Papers in 100 Lines of Code

Documentos en 100 líneas de código

Implementación de documentos en 100 líneas de código.

Documentos implementados

[MAXOUT REDS]

• Maxout Networks [ARXIV]
• Ian J. Goodfellow, David Warde-Farley, Mehdi Mirza, Aaron Courville, Yoshua Bengio
• 2013-02-18

[Red en la red]

• Red en la red [ARXIV]
• Min Lin, Qiang Chen, Shuicheng Yan
• 2013-12-13

[Jugar a Atari con un aprendizaje de refuerzo profundo]

• Jugar a Atari con el aprendizaje de refuerzo profundo [ARXIV]
• Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller
• 2013-12-19

[Bayes variacionales de codificación automática]

• Bayes variacionales de codificación automática [ARXIV]
• Diederik P Kingma, Max Welling
• 2013-12-20

[Redes adversas generativas]

• Redes adversas generativas [ARXIV]
• Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio
• 2014-06-10

[Redes adversas generativas condicionales]

• Redes adversas generativas condicionales [ARXIV]
• Mehdi Mirza, Simon Osindero
• 2014-11-06

[Adam: un método para la optimización estocástica]

• Adam: un método para la optimización estocástica [ARXIV]
• Diederik P. Kingma, Jimmy Ba
• 2014-12-22

[Niza: estimación de componentes independientes no lineales]

• Niza: estimación de componentes independientes no lineales [ARXIV]
• Laurent Dinh, David Krueger, Yoshua Bengio
• 2014-10-30

[Control a nivel humano a través del aprendizaje de refuerzo profundo]

• Control a nivel humano a través del aprendizaje de refuerzo profundo [Naturaleza]
• Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg y Demis Hassabis
• 2015-02-25

[Aprendizaje profundo no supervisado usando termodinámica de no equilibrio]

• Aprendizaje profundo sin supervisión utilizando termodinámica sin equilibrio [ARXIV]
• Jascha Sohl-Dickstein, Eric A. Weiss, Niru Maheswaranathan, Surya Ganguli
• 2015-03-12

[Inferencia variacional con flujos de normalización]

• Inferencia variacional con flujos de normalización [ARXIV]
• Danilo Jiménez Rezende, Shakir Mohamed
• 2015-05-21

[Aprendizaje de refuerzo profundo con doble Q-learning]

• Aprendizaje de refuerzo profundo con doble Q-learning [ARXIV]
• Hado Van Hasselt, Arthur Guez, David Silver
• 2015-09-22

[Aprendizaje de representación no supervisado con redes adversas generativas convolucionales profundas]

• Redes adversas generativas convolucionales [ARXIV]
• Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala
• 2015-11-19

[Aprendizaje de red profunda rápida y precisa por unidades lineales exponenciales (Elus)]

• Aprendizaje de red profunda rápida y precisa por unidades lineales exponenciales (Elus) [ARXIV]
• Djork-Arné Clevert, Thomas Unterthiner, Sepp Hochreiter
• 2015-11-23

[Inferencia advertida adversa]

• Inferencia aprendida adversarmente [ARXIV]
• Vincent Dumoulin, Ismael Belghazi, Ben Poole, Olivier Mastropietro, Alex Lamb, Martin Arjovsky, Aaron Courville
• 2016-06-02

[Técnicas mejoradas para Gans de capacitación]

• Técnicas mejoradas para el entrenamiento Gans [ARXIV]
• Tim Salimans, Ian Goodfellow, Wojciech Zaremba, Vicki Cheung, Alec Radford, Xi Chen
• 2016-06-10

[Unidades lineales de error gaussianos (gelus)]

• Unidades lineales de error gaussiano (gelus) [ARXIV]
• Dan Hendrycks, Kevin Gimpel
• 2016-06-27

[Menil cuadrados redes adversas generativas]

• Mínimos cuadrados redes adversas generativas [ARXIV]
• Xudong Mao, Qing Li, Haoran Xie, Raymond Yk Lau, Zhen Wang, Stephen Paul Smolley
• 2016-11-13

[Traducción de imagen a imagen con redes adversas condicionales]

• Traducción de imagen a imagen con redes adversas condicionales [ARXIV]
• Phillip Isola, Jun-yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros
• 2016-11-21

[Wasserstein Gan]

• Wasserstein Gan [Arxiv]
• Martin Arjovsky, Soumith Chintala, Léon Botou
• 2017-01-26

[Meta-learnicia agnóstica del modelo para una adaptación rápida de redes profundas]

• Meta-aprendizaje del modelo y el modelo para la adaptación rápida de redes profundas [ARXIV]
• Chelsea Finn, Pieter Abbeel, Sergey Levine
• 2017-03-09

[Traducción de imagen a imagen no apareada utilizando redes adversas consistentes en ciclo]

• Traducción de imagen a imagen no apareada utilizando redes adversas consistentes en ciclo [ARXIV]
• Jun-yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, Alexei A. Efros
• 2017-03-30

[Entrenamiento mejorado de Wasserstein Gans]

• Entrenamiento mejorado de Wasserstein Gans [ARXIV]
• Ishaan Gulrajani, Faruk Ahmed, Martin Arjovsky, Vincent Dumoulin, Aaron Courville
• 2017-03-31

[Aprendizaje de características adversas]

• Aprendizaje de características adversas [ARXIV]
• Jeff Donahue, Philipp Krähenbühl, Trevor Darrell
• 2017-04-03

[Redes neuronales autonormalizantes]

• Automalizantes de redes neuronales [ARXIV]
• Günter Klambauer, Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Sepp Hochreiter
• 2017-06-08

[Algoritmos de optimización de políticas proximales]

• Algoritmos de optimización de políticas proximales [ARXIV]
• John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford, Oleg Klimov
• 2017-08-28

[Imagen profunda antes]

• Imagen profunda anterior [ARXIV]
• Dmitry Ulyanov, Andrea Vedaldi, Victor Lempitsky
• 2017-11-29

[En algoritmos meta-learning de primer orden]

• En algoritmos de metacroy-learning de primer orden [ARXIV]
• Alex Nichol, Joshua Achiam, John Schulman
• 2018-03-08

[Probabilidad neuronal secuencial]

• Probabilidad neuronal secuencial: inferencia rápida sin probabilidad con flujos autorregresivos [ARXIV]
• George Papamakario, David C. Sterratt, Iain Murray
• 2018-05-18

[Sobre la varianza de la tasa de aprendizaje adaptativo y más allá]

• Sobre la varianza de la tasa de aprendizaje adaptativo y más allá [ARXIV]
• Liyuan Liu, Haoming Jiang, Pengcheng He, Weizhu Chen, Xiaodong Liu, Jianfeng Gao, Jiawei Han
• 2019-08-08

[Optimización de millones de hiperparámetros por diferenciación implícita]

• Optimización de millones de hiperparámetros por diferenciación implícita [PMLR]
• Jonathan Lorraine, Paul Vicol, David Duvenaud
• 2019-10-06

[Representaciones neuronales implícitas con funciones de activación periódica]

• Representaciones neuronales implícitas con funciones de activación periódica [ARXIV]
• Vincent Sitzmann, Julien NP Martel, Alexander W. Bergman, David B. Lindell, Gordon Wetzstein
• 2020-06-17

[Características de Fourier permite que las redes aprendan funciones de alta frecuencia en dominios de baja dimensión]

• Características de Fourier permiten que las redes aprendan funciones de alta frecuencia en dominios de baja dimensión [ARXIV]
• Matthew Tancik, Pratul P. Srinivasan, Ben Mildenhall, Sara Fridovich-Keil, Nithin Raghavan, Utkarsh Singhal, Ravi Ramamoorthi, Jonathan T. Barron, Ren Ng
• 2020-06-18

[Modelos probabilísticos de difusión de difusión]

• Modelos probabilísticos de difusión de difusión Denoing [ARXIV]
• Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel
• 2020-06-19

[MCMC sin probabilidad con estimadores de relación aproximada amortizada]

• MCMC sin probabilidad con estimadores de relación aproximada amortizada [PMLR]
• Joeri Hermans, Volodimir Begy, Gilles Loude
• 2020-06-26

[Nerf: representar escenas como campos de radiación neural para la síntesis de visión]

• Nerf: Representación de escenas como campos de radiancia neuronal para la síntesis de visión [ARXIV]
• Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng
• 2020-08-03

[Redes de filtro multiplicador]

• Redes de filtro multiplicador [OpenReview]
• Rizal Fatony, Anit Kumar Sahu, Devin Willmott, J Zico Kolter
• 2020-09-28

[Aprendió las inicializaciones para optimizar las representaciones neuronales basadas en coordenadas]

• Aprendidas inicializaciones para optimizar representaciones neuronales basadas en coordenadas [ARXIV]
• Matthew Tancik, Ben Mildenhall, Terrance Wang, Divi Schmidt, Pratul P. Srinivasan, Jonathan T. Barron, Ren Ng
• 2020-12-03

[Fastnerf: representación neuronal de alta fidelidad a 200 fps]

• Fastnerf: representación neuronal de alta fidelidad a 200 fps [ARXIV]
• Stephan J. Garbin, Marek Kowalski, Matthew Johnson, Jamie Shotton, Julien Valentin
• 2021-03-18

[Kilonerf: acelerando campos de radiancia neuronal con miles de pequeñas MLP]

• Kilonerf: acelerando campos de radiancia neuronal con miles de pequeñas MLP [ARXIV]
• Christian Reiser, Songyou Peng, Yiyi Liao, Andreas Geiger
• 2021-03-25

[Plenocrees para representación en tiempo real de campos de radiancia neuronal]

• Plenocrees para la representación en tiempo real de los campos de radiancia neuronal [ARXIV]
• Alex Yu, Ruilong Li, Matthew Tancik, Hao Li, Ren Ng, Angjao Kanazawa
• 2021-03-25

[Nerf--: Campos de radiación neural sin parámetros de cámara conocidos]

• Nerf--: Campos de radiación neural sin parámetros de cámara conocidos [ARXIV]
• Zirui Wang, Shangzhe Wu, Weidi Xie, Min Chen, Victor Adrian Prisacariu
• 2021-02-14

[Gromov-Wasserstein Distancias entre distribuciones gaussianas]

• Gromov-Wasserstein Distancias entre las distribuciones gaussianas [ARXIV]
• Antoine Salmona, Julie Delon, Agnès Desolneux
• 2021-08-16

[Plenoxels: campos de radiancia sin redes neuronales]

• Plenoxels: campos de radiancia sin redes neuronales [ARXIV]
• Alex Yu, Sara Fridovich-Keil, Matthew Tancik, Qinhong Chen, Benjamin Recht, Angjao Kanazawa
• 2021-12-09

[Infonerf: minimización de entropía de rayos para renderizado de volumen neuronal de pocos disparos]

• Infonerf: minimización de entropía de rayos para renderizado de volumen neuronal de pocos disparos [ARXIV]
• Mijeong Kim, Seonguk Seo, Bohyung Han
• 2021-12-31

[Primitivas de gráficos neuronales instantáneos con una codificación de hash multirresolución]

• Primitivas de gráficos neuronales instantáneos con un hash multirresolutivo que codifica [ARXIV]
• Thomas Müller, Alex Evans, Christoph Schied, Alexander Keller
• 2022-01-16

[Flujo recto y rápido: aprender a generar y transferir datos con flujo rectificado]

• Flujo recto y rápido: aprender a generar y transferir datos con flujo rectificado [ARXIV]
• Xingchao Liu, Chengyue Gong, Qiang Liu
• 2022-09-07

[Planes K: campos de radiancia explícitos en el espacio, el tiempo y la apariencia]

• Planes K: campos de radiancia explícitos en el espacio, el tiempo y la apariencia [ARXIV]
• Sara Fridovich-Keil, Giacomo Meani, Frederik Warburg, Benjamin Recht, Angjao Kanazawa
• 2023-01-24

[Freenerf: Mejora de la representación neuronal de pocos disparos con regularización de frecuencia gratuita]

• FreeNerf: Mejora de la representación neuronal de pocos disparos con regularización de frecuencia libre [ARXIV]
• Jiawei Yang, Marco Pavone, Yue Wang
• 2023-03-13